一、预期目标如下图，要识别图中的国旗，然后框选出来，并且返回国旗的中心位置，效果如下: 彩色图像大小: (400,264) 目标中心位置: (225, 218)二、准备工作 1、将下面的图像另存为在本地，命名为 findflag.jpg 2、新建Python文件 findflag.py，与图像保存在同一目录下。三、开始编写代码1、读取与显示图像#include <stdio.h>
#i
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2023-10-16 01:23:43
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目标跟踪就是识别移动目标的过程，并且跨帧跟踪这些目标，为了跟踪视屏中的目标，首先要做的就是识别出可能包含目标的区域。目前有很多视频目标跟踪的方法:当跟踪所有移动目标时，帧之间的差异很重要当跟踪移动的手时，基于皮肤颜色的均值漂移方法最好当跟踪对象知道的时候，模板匹配更好1.基本的运动检测import cv2
import numpy as np
camera = cv2.VideoCapture(
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2024-02-26 12:27:16
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raise Exception(("Contours tuple must have length 2 or 3, "
"otherwise OpenCV changed their cv2.findContours return "
"signature yet again. Refer to OpenCV’s documentation "
“in that case”))
return cn
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2024-09-04 05:53:40
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前言定位二维码不仅仅是为了识别二维码；还可以通过二维码对图像进行水平纠正以及相邻区域定位。定位二维码，不仅需要图像处理相关知识，还需要分析二维码的特性，本文先从二维码的特性讲起。 1 二维码特性二维码在设计之初就考虑到了识别问题，所以二维码有一些特征是非常明显的。二维码有三个“回“”字形图案，这一点非常明显。中间的一个点位于图案的左上角，如果图像偏转，也可以根据二维码来纠正。思考题：为什
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2024-04-25 12:30:35
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进行角点检测之前先要理解一下什么是图像特征以及图像特征为什么很重要。比如下图： 给出了大图中的ABCDEF六个小图：A和B是平面，很多地方都存在，很难找到这些图的准确位置。C和D相对容易找到一些，因为它们是大图中的边缘，可以找到近似位置，但是找到准确位置还是很不易，因为沿着边缘很多位置都一样。E和F和容易被找到，因为它们是图像的角点，角点地方的图，不论往哪个方向移动结果都会有很大不同，因此可以把角
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2024-03-08 13:38:12
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查找表颜色缩减法：如果矩阵元素存储的是单通道像素，使用C或C++的无符号字符类型，那么像素可有256个不同值。但若是三通道图像，这种存储格式的颜色数就太多了（确切地说，有一千六百多万种）。用如此之多的颜色可能会对我们的算法性能造成严重影响。其实有时候，仅用这些颜色的一小部分，就足以达到同样效果。这种情况下，一种常用的做法是，颜色空间缩减，将现有颜色空间值除以某个值，以获得较少的颜色数。 Inew=
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2024-10-25 23:56:55
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作者 | 小白介绍跟踪对象的基本思想是找到对象的轮廓，基于HSV颜色值。轮廓：突出显示对象的图像片段。例如，如果将二进制阈值应用于具有（180,255）的图像，则大于180的像素将以白色突出显示，而其他则为黑色。白色部分称为轮廓。在继续下面的操作之前，请在系统中安装OpenCV。打开命令提示符并键入pip install opencv-python步骤1：从相机读取数据import cv
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2024-04-23 21:37:57
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在本文中，我将详细讲解如何使用Java与OpenCV库实现图像的定位与截取。随着计算机视觉技术的发展，图像处理在各行各业的应用越来越广泛。在我们的项目中，精确地定位并截取图像的一部分对于数据分析和自动化处理至关重要。接下来，我将从问题背景开始，带你深入了解这一过程。
## 问题背景
当前，许多业务流程依赖于图像识别和处理。这项技术的成功与否直接影响到自动化程度、数据准确性以及用户体验。为了提高
[OpenCV-Python] OpenCV 中的 Gui特性 部分 II 部分 II OpenCV 中的 Gui 特性 OpenCV-Python 中文教程（搬运） 4 图片目标 • 在这里你将学会怎样读入一幅图像，怎样显示一幅图像，以及如何保存一幅图像 • 你将要学习如下函数：cv2.imread()，cv2.imshow()，cv2.imwrite() • 如果你愿意的话，我会叫
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2024-06-23 23:11:00
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问题说明：OpenCV 2.X 版本中，调用cvCaptureProperty()定位视频到指定帧，采用下面两种方法都会出现定位不准的问题。 cvSetCaptureProperty( capture, CV_CAP_PROP_POS_AVI_RATIO, t); 或 cvSetCaptureProperty(capture, CV_CAP_PROP_POS_FRAMES, t); 都会显示
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2024-06-18 06:32:04
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前两个part讲了一些常用的基础类和函数、操作方法之类。那我们要完整地能够处理一幅图像需要进行哪些操作步骤呢？首先我们要明确进行图像处理的目的：获得目标区域所在的位置。无论是颜色追踪、对直线或者圆的追踪、还是对某个固定图案的追踪，无论是单目标还是多目标，最终都需要获取最后的目标所在的位置。那么如何从原本的图像得到目标的位置呢？这就需要按照以下的操作步骤来进行：获取图像->去噪（滤波、阈值化之
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2024-05-05 22:06:52
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这只超可爱、超活跃家养小猎犬可能是有史以来拍照次数最多的狗。从8周大我们得到它的时候，到现在，不到3年的时间，我们已经收集了6000多张狗狗的照片。在刚刚过去的这个周末，我坐下来，试图整理手机里大量的照片。这是一项艰巨的任务，而且我很快就注意到一个问题——有很多照片模糊程度过高。现在，对于一般人来说，我认为他们会删除这些模糊的照片(或者至少将它们移到一个单独的文件夹
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2024-05-23 20:27:50
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一、概述opencv4.0版本以后，加入了二维码定位解码的功能，其主要功能基于quirc开源库，下载地址GitHub。约1200行代码，识别与定位占了约800行，解码部分不作赘述，直接调用quric库解码。 之前版本不包括定位功能，也有博主做了相关的功能二维码特征定位，这篇中主要是根据二位码三个定位图案的轮廓特征取得三个定位点，由于三个图案都具有两个子轮廓，通过findcontours（）函数可以
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2024-06-23 23:12:58
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前言：工程应用中时常用到视觉定位，比如电路板上都会预留一个定位点，便于设备识别坐标位置，便于SMT机器判断该将电子元器件贴到哪个位置。对于摄像头测试也是如此，测试手机或平板摄像头，通常会选一张固定的图纸，然后根据所拍摄的图片进行分析。由于环境存在误差，对图片不能千篇一律的按照固定位置解析，总是存在一定的角度倾斜，所以解析图片前，先进行视觉定位是必须要做的一步。本文通过OpenCV 开源图像库实现圆
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2023-11-07 07:42:09
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目录1.计算机认识的图像2.计算机读取图像（1）读取（2）显示（3）灰度转化（4）图像保存（5）尺寸修改（6）截取部分图像数据（7）颜色通道提取（8）边界填充3.计算机读取视频计算机认识的图像1.RGB模型：包含个三通道，R红通道，G绿通道 ，B蓝通道2.分辨率，即图像的解析度，单位英寸内的像素点数 3.灰度，表示图像像素的明暗程度的数值，即颜色深度。BGR格式图像的范围为0-255。白色为255
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2024-03-05 14:34:51
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写在前面这次分享的为一个很理想的情况下的目标识别与分类，对象为螺丝、螺帽、圆环这三个东西，其实就是图一乐呵，为什么说理想化呢？看一下本文使用的实验图片。 可以看到，图像中三个目标非常清楚，因为该图背景非常单一，这张图为在我床单上拍的。最近也还在补充图像处理相关的数学基础理论，要达到能在复杂背景下的目标检测与识别，需要学习的地方还很多。方法流程图像预处理，包括去噪、去除背景、阈值化图像分割特征提取机
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2023-11-09 08:41:39
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以前在opencv2.0里面用到cvSetCaptureProperty函数的时候总是发生定位不准确的问题，明明是让其跳到100帧，结果却总不是100帧，定位一段连续的视频，总是出现跳跃的现象。同样的代码在opencv1.0里面完全没错。可是这是为什么？这个问题一直困扰了我半年，终于在今天知道原因了。 经过差不多一晚上的探究，得出粗略的结论。原因在于opencv2.0以后，采用ffmpeg采集视
今天是整理笔记的第一天，要记录的知识点很简单，分别是OpenCV中图像的读取、复制和创建。1、首先是图像的读取，附上代码：Mat image;
image = imread("");
resize(image, image, Size(600, 800));在C++的OpenCV中，图像是以Mat格式保存的，而且由于C++的特性，在使用变量前必须先声明，所以先用Mat类型声明一个图像变量ima
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2023-11-24 12:38:36
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Python版本是Python3.7.3，OpenCV版本OpenCV3.4.1，开发环境为PyCharm15.2 多模板匹配在前面的例子中，我们在输入图像lena中搜索其眼部子图，该子图在整个输入图像内仅出现了一次。但是，有些情况下，要搜索的模板图像很可能在输入图像内出现了多次，这时就需要找出多个匹配结果。而函数cv2.minMaxLoc()仅仅能够找出最值，无法给出所有匹配区域的位置信息。所以
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2024-03-28 09:30:56
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反向投影： 1 #include <opencv2/opencv.hpp> 2 #include <iostream> 3 4 using namespace cv; 5 using namespace std; 6 #define WINDOW_NAME "效果图" 7 8 Mat src, hsv, hue; 9 Mat temp, temp_hsv, temp_
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2018-09-23 15:53:00
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